Sesión 1: Presentación
Sesión 2: Introducción
Conociendo R + RStudio
R base y el suite Tidyverse
Sesión 3: Domar los datos I
Los principales paquetes y sus verbos para:
leer datos (readr, heaven)
limpiar datos (tidyr, janitor)
transformar datos (dplyr)
Sesión 4: Domar los datos II
Ampliando la caja de herramientas:
lubridate para trabajar el tiempo
forcats para datos categóricos (factors)
stringrpara datos de texto
Sesión 5: Programación (intro)
Funciones para no repetirse uno mismo
Introducción a purrr (programación funcional)
Sesión 6: Data Viz I
La Gramática de los Gráficos
Introducción a ggplot2
Sesión 7: Data Viz II
Las muchas capas de ggplot2
Extensiones
Sesión 8: Data Viz III
Distintas formas de representar información geográfica:
sf: para mapas estáticos
leaflet: para mapas interactivos
geofacet: para grillas como si fueran mapas
Sesión 9: Tópicos I
Análisis Cuantitativo de Texto: una primera aproximación a tidytexty tm
Sesión 10: Tópicos II
Descargar datos de la web: ejemplos aplicados con la API de Twitter vía rtweet y scraping con rvest
Sesión 11: Definición de proyecto final